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Datenknappheit bezeichnet unzureichende Datenmengen für das Training von Machine-Learning-Modellen oder umfassende Analysen, was die Entwicklung präziser KI-Systeme behindert. Entdecken Sie Ursachen, Auswirkungen und Techniken zur Überwindung von Datenknappheit in KI und Automatisierung.
AI-Erweiterbarkeit bezeichnet die Fähigkeit von KI-Systemen, ihre Funktionen auf neue Bereiche, Aufgaben und Datensätze auszuweiten, ohne dass ein umfangreiches Neutraining erforderlich ist. Dies wird durch Techniken wie Transferlernen, Multi-Task-Lernen und modulare Architektur für Flexibilität und nahtlose Integration erreicht.
Die Feinabstimmung von Modellen passt vortrainierte Modelle für neue Aufgaben durch kleinere Anpassungen an und reduziert so den Bedarf an Daten und Ressourcen. Erfahren Sie, wie Feinabstimmung Transferlernen nutzt, verschiedene Techniken, Best Practices und Bewertungsmetriken, um die Modellleistung in NLP, Computer Vision und mehr effizient zu verbessern.
Few-Shot Learning ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, der es Modellen ermöglicht, genaue Vorhersagen mit nur einer kleinen Anzahl von gelabelten Beispielen zu treffen. Im Gegensatz zu traditionellen überwachten Methoden konzentriert er sich auf die Generalisierung aus begrenzten Daten und nutzt Techniken wie Meta-Lernen, Transferlernen und Datenaugmentation.
Transfer Learning ist eine fortschrittliche Methode des maschinellen Lernens, die es ermöglicht, Modelle, die für eine Aufgabe trainiert wurden, für eine verwandte Aufgabe wiederzuverwenden, um Effizienz und Leistung zu verbessern – insbesondere, wenn Daten knapp sind.
Transferlernen ist eine leistungsstarke KI/ML-Technik, die vortrainierte Modelle an neue Aufgaben anpasst, die Leistung mit begrenzten Daten verbessert und die Effizienz in verschiedenen Anwendungen wie Bilderkennung und NLP steigert.
Fastai ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die auf PyTorch basiert und hochstufige APIs, Transfer Learning und eine geschichtete Architektur bietet, um die Entwicklung neuronaler Netze für Vision, NLP, tabellarische Daten und mehr zu vereinfachen. Entwickelt von Jeremy Howard und Rachel Thomas, ist Fastai quelloffen und gemeinschaftlich entwickelt, wodurch modernste KI für alle zugänglich wird.
Zero-Shot-Lernen ist eine Methode der KI, bei der ein Modell Objekte oder Datenkategorien erkennt, ohne explizit auf diese Kategorien trainiert worden zu sein, indem es semantische Beschreibungen oder Attribute zur Ableitung verwendet. Es ist besonders nützlich, wenn das Sammeln von Trainingsdaten schwierig oder unmöglich ist.
